
机器学习
文章平均质量分 85
folecld123
这个作者很懒,什么都没留下…
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各类距离度量定义及公式【转载】
转载自:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42715356/article/details/82845376总结各类距离度量方法。1、欧氏距离 最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里得度量,它定义于欧几里得空间中,如点 x = (x1,…,xn) 和 y = (y1,…,yn) 之间的距离为:(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(...转载 2020-04-23 14:33:42 · 2834 阅读 · 0 评论 -
集成学习原理及实现(Regressor)
前段时间与手下同学一起研究并实现了某回归问题,除了多个Regressor模型(LR, GBDT, RFR),我们也尝试了应用模型融合学习去提升模型效果。在此总结一下模型融合的父类方法-集成学习原理及Python实现。1.集成学习模型融合是集成学习的一个类别。集成学习可分为两类,一种是把强分类器进行强强联合,使得融合后的模型效果更强,称为模型融合。另一种是将弱分类器通过学习算法...原创 2020-02-25 14:51:55 · 2403 阅读 · 0 评论 -
特征选择及scikit-learn中的实现
转载自https://blog.youkuaiyun.com/a1368783069/article/details/52048349,学习L1正则化进行特征选择时查到的。特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all the features(the ones more informative)。最终得到的特征选是原来特征的一个子集。特征选取是机器学习领域非...转载 2018-06-14 19:13:50 · 590 阅读 · 0 评论 -
Adaboost原理、实例及调参
Adaboost原理http://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.htmlAdaboosts实例及调参http://www.cnblogs.com/pinard/p/6136914.html转载 2018-06-25 11:55:28 · 9302 阅读 · 0 评论 -
Wide and deep by Google模型学习
参考:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1582203712490596565&wfr=spider&for=pchttps://blog.youkuaiyun.com/a819825294/article/details/71080472《Wide & Deep Learning for Recommender Systems》 学习图1.Wide&am...转载 2018-06-27 16:45:29 · 4069 阅读 · 0 评论